基于机器学习的无人机的人群密度分析图像数据集 人员密度图像识别 无人机巡逻巡检人群数据集 cnn人员密度检测
无人机数据集
项目概述
- 该，主要聚焦于基于无人机的人群分析，提出了时空多尺度注意力网络（STANet），用于解决无人机拍摄的视频片段中密集人群的密度图估计、定位和跟踪问题。
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代码数据获取：
获取方式：***文章底部卡片扫码获取***覆盖了YOLO相关项目、OpenCV项目、CNN项目等所有类别，
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| 项目名称 | 项目名称 |
|---|---|
| 基于YOLO+deepseek 智慧农业作物长势监测系统 | 基于YOLO+deepseek 人脸识别与管理系统 |
| 基于YOLO+deepseek 无人机巡检电力线路系统 | 基于YOLO+deepseek PCB板缺陷检测 |
| 基于YOLO+deepseek 智慧铁路轨道异物检测系统 | 基于YOLO+deepseek 102种犬类检测系统 |
| 基于YOLO+deepseek 人脸面部活体检测 | 基于YOLO+deepseek 无人机农田病虫害巡检系统 |
| 基于YOLO+deepseek 水稻害虫检测识别 | 基于YOLO+deepseek 安全帽检测系统 |
| 基于YOLO+deepseek 智慧铁路接触网状态检测系统 | 基于YOLO+deepseek 火焰烟雾检测系统 |
| 基于YOLO+deepseek YOLO+deepseek展示结果与矩形框坐标获取+界面制作 | 基于YOLO+deepseek 水下海生物检测 |
| 基于YOLO+deepseek 智慧农业灌溉智能监测系统 | 基于YOLO+deepseek 行人跌倒检测系统 |
| 基于YOLO+deepseek 无人机城市违建巡检系统 | 基于YOLO+deepseek 面部口罩检测系统 |
| 基于YOLO+deepseek 交通标志检测识别 | 基于YOLO+deepseek 智慧铁路隧道裂缝检测系统 |
| 基于YOLO+deepseek 苹果病害识别 | 基于YOLO+deepseek 血细胞检测计数 |
| 基于YOLO+deepseek 无人机林业火情巡检系统 | 基于YOLO+deepseek 舰船分类检测系统 |
| 基于YOLO+deepseek 肺炎诊断系统 | 基于YOLO+deepseek 小麦害虫检测识别 |
| 基于YOLO+deepseek 反光衣检测预警 | 基于YOLO+deepseek 智慧农业土壤墒情监测系统 |
| 基于YOLO+deepseek 车辆行人追踪系统 | 基于YOLO+deepseek 车牌识别与管理系统 |
| 基于YOLO+deepseek 复杂环境船舶检测 | 基于YOLO+deepseek 无人机巡检油气管道系统 |
| 基于YOLO+deepseek 裂缝检测分析系统 | 基于YOLO+deepseek 玉米害虫检测识别 |
| 基于YOLO+deepseek 田间杂草检测系统 | 基于YOLO+deepseek 智慧铁路列车部件缺陷检测系统 |
| 基于YOLO+deepseek 遥感地面物体检测 | 基于YOLO+deepseek 人脸表情识别系统 |
| 基于YOLO+deepseek 木薯病害识别预防 | 基于YOLO+deepseek 车辆追踪计数 |
| 基于YOLO+deepseek 野火烟雾检测 | 基于YOLO+deepseek 手势识别系统 |
| 基于YOLO+deepseek 脑肿瘤检测 | 基于YOLO+deepseek 无人机视角检测 |
| 基于YOLO+deepseek 玉米病害检测 | 基于YOLO+deepseek 人员闯入报警 |
| 基于YOLO+deepseek 橙子病害识别 | 基于YOLO+deepseek 水稻病害识别 |
| 基于YOLO+deepseek 行人追踪计数 | 基于YOLO+deepseek 智慧农业农药精准喷洒引导系统 |
| 基于YOLO+deepseek 高密度人脸检测 | 基于YOLO+deepseek 草莓病害检测分割 |
| 基于YOLO+deepseek 肾结石检测 | 基于YOLO+deepseek 路面坑洞检测分割 |
| 基于YOLO+deepseek 水果检测识别 | 基于YOLO+deepseek 200种鸟类检测识别 |
| 基于YOLO+deepseek 非机动车头盔检测 | 基于YOLO+deepseek 葡萄病害识别 |
| 基于YOLO+deepseek 螺栓螺母检测 | 基于YOLO+deepseek 智慧铁路道岔状态监测系统 |
| 基于YOLO+deepseek 焊缝缺陷检测 | 基于YOLO+deepseek 无人机巡检光伏板缺陷系统 |
| 基于YOLO+deepseek 金属品瑕疵检测 | 基于YOLO+deepseek 100种中草药识别 |
| 基于YOLO+deepseek 链条缺陷检测 | 基于YOLO+deepseek 102种花卉识别 |
| 基于YOLO+deepseek 条形码检测识别 | 基于YOLO+deepseek 100种蝴蝶识别 |
| 基于YOLO+deepseek 交通信号灯检测 | 基于YOLO+deepseek 车牌检测识别系统 |
| 基于YOLO+deepseek 草莓成熟度检测 | 基于YOLO+deepseek 吸烟行为检测 |
| 基于YOLO+deepseek 交通事故检测 | 基于YOLO+deepseek 车辆行人检测计数 |
| 基于YOLO+deepseek 安检危险品检测 | 基于YOLO+deepseek 西红柿成熟度检测 |
| 基于YOLO+deepseek 农作物检测识别 | 基于YOLO+deepseek 危险驾驶行为检测 |
| 基于YOLO+deepseek 维修工具检测 | 基于YOLO+deepseek 建筑墙面损伤检测 |
| 基于YOLO+deepseek 煤矿传送带异物检测 | 基于YOLO+deepseek 老鼠智能检测 |
| 基于YOLO+deepseek 水面垃圾检测 | 基于YOLO+deepseek 遥感视角船只检测 |
| 基于YOLO+deepseek 胃肠道息肉检测 | 基于YOLO+deepseek 心脏间隔壁分割 |
| 基于YOLO+deepseek 半导体芯片缺陷检测 | 基于YOLO+deepseek 视网膜疾病诊断 |
| 基于YOLO+deepseek 运动鞋品牌识别 | 基于YOLO+deepseek X光骨折检测 |
| 基于YOLO+deepseek 遥感视角农田分割 | 基于YOLO+deepseek 电瓶车进电梯检测 |
| 基于YOLO+deepseek 遥感视角房屋分割 | 基于YOLO+deepseek CT肺结节检测 |
| 基于YOLO+deepseek 舌苔舌象检测诊断 | 基于YOLO+deepseek 蛀牙检测识别 |
| 基于YOLO+deepseek 工业压力表智能读数 | 基于YOLO+deepseek 肝脏肿瘤检测分割 |
| 基于YOLO+deepseek 脑肿瘤检测分割 | 基于YOLO+deepseek 甲状腺结节分割 |
| 基于YOLO+deepseek 蔬菜检测识别 | 基于YOLO+deepseek 水果质量检测 |
| 基于YOLO+deepseek 生活垃圾分类检测 | 基于YOLO+deepseek 钢材表面缺陷检测 |
| 基于YOLO+deepseek YOLO+deepseek细胞标注与边缘识别+面积/灰度值计算 | 基于YOLO+deepseek 霍夫变换车道线识别与车牌字符识别 |
| 基于YOLO+deepseek 低照度/弱光图像增强系统 | 基于YOLO+deepseek YOLO+deepseek自训练数据教程项目 |
| 基于YOLO+deepseek YOLO+deepseek目标检测微调实战教程 | 基于YOLO+deepseek 红绿灯识别与倒计时检测系统 |
| 基于YOLO+deepseek CNN卷积神经网络表情识别与情感分析 | 基于YOLO+deepseek 人体姿态识别估计系统 |
| 基于YOLO+deepseek OpenCV图像模糊复原与去雾系统 | 基于YOLO+deepseek YOLO+deepseek人体姿态估计与摔倒坐姿检测 |
| 基于YOLO+deepseek OpenCV手势识别与音量控制系统 | 基于YOLO+deepseek YOLO+deepseek水果分类识别+PyQt交互式界面 |
| 基于YOLO+deepseek YOLO+deepseek火灾报警与烟雾检测系统 | 基于YOLO+deepseek YOLO+deepseek安全帽和反光衣识别系统 |
| 基于YOLO+deepseek OpenCV深度学习低照度增强算法项目 | 基于YOLO+deepseek YOLO+deepseek车辆行人检测+PyQt界面搭建 |
| 基于YOLO+deepseek 改进YOLO+deepseek无人机高空红外热数据小目标检测 | 基于YOLO+deepseek 群养猪行为识别算法研究及部署（YOLO+deepseek） |
| 基于YOLO+deepseek 骨龄检测系统（YOLO+deepseek+CNN+ResNet+PyQt） | 基于YOLO+deepseek OpenCV车道偏离预警系统 |
| 基于YOLO+deepseek YOLO+deepseek动物姿态识别与关键点检测 | 基于YOLO+deepseek 心理健康问答系统（AIGC大模型+小程序） |
| 基于YOLO+deepseek YOLO+deepseek多模态任务模型（目标+车道线+可行驶区域检测） | 基于YOLO+deepseek 车辆颜色检测识别+图像去雾去雨系统 |
| 基于YOLO+deepseek YOLO+deepseek智慧工地与重型机械检测系统 | 基于YOLO+deepseek YOLO+deepseek绝缘子目标检测系统 |
| 基于YOLO+deepseek SAR图像船舶检测系统（YOLO+deepseek+UI界面） | 基于YOLO+deepseek YOLO+deepseek11/v10/v8/v5区域追踪监测系统 |
| 基于YOLO+deepseek YOLO+deepseek11/v10/v8/v5安全报警系统 | 基于YOLO+deepseek YOLO+deepseek11pose锻炼监控计数系统 |
| 基于YOLO+deepseek 排队管理与人流量统计系统（YOLO+deepseek11） | 基于YOLO+deepseek 停车场管理系统（YOLO+deepseek8/v10/v11/v5） |
| 基于YOLO+deepseek YOLO+deepseek智慧矿井智能识别系统 | 基于YOLO+deepseek 自动驾驶极端天气（雾天）适配项目 |
| 基于YOLO+deepseek 智慧工地工程车检测系统（无人机视角） | 基于YOLO+deepseek 矿石运输船检测数据集训练实战项目 |
| 基于YOLO+deepseek 西瓜叶片病害自动识别与分类系统 | 基于YOLO+deepseek 智慧农业病虫害智能检测系统 |
核心技术
- STANet网络：通过聚合连续帧中的多尺度特征图以利用时间连贯性，同时预测密度图、定位目标并在人群中进行关联。
- 采用从粗到细的过程，在聚合的多尺度特征图上逐步应用注意力模块，以利用有区分性的时空特征。
- 网络以端到端的方式训练，采用多任务损失，包括密度图损失、定位损失和关联损失。
- 结合非极大值抑制和最小成本流框架生成目标轨迹。
数据集信息
- 数据集介绍
- 是一个新的大规模无人机数据集，包含112个视频片段，共33600帧高分辨率图像（1920x1080），拍摄于70个不同场景。
- 提供20800人的轨迹、480万个头部标注以及序列中的多个视频级属性。
- 有不同版本可供下载，如1.03GB的版本（百度云提取码，也可通过GoogleDrive下载）和完整版（百度云提取，也可通过GoogleDrive下载）。
- ECCV2020挑战数据集：包含112个具有挑战性的序列，其中82个视频序列用于训练（共2420帧），30个序列用于测试（共900帧），每个视频帧中都有人的点标注。
实验与成果
- 在Shanghaitech、UCF-QNRF两个公开数据集以及数据集上进行了大量实验。
- 实验结果表明，STANet相较于最先进的方法取得了良好的性能。
代码资源
- 提供了时空邻域感知网络（STNNet-pytorch）和时空多尺度注意力网络（STANet-pytorch）的代码。